Herzlich willkommen zu einer neuen Podcast-Folge von Sophies Next AI Talk , der Podcast , bei dem es immer rund um aktuelle Themen zum Thema künstliche Intelligenz , generative AI , chat-gbt und Chatbots geht . Und heute , kann ich sagen , freue ich mich richtig doll auf meinen Interviewpartner , nämlich den Fabio Duo .
Wer mein LinkedIn-Profil genauer mal runtergescrollt hat , der sieht vielleicht , dass ich vor ganz vielen Jahren sogar mal beim Fabio in der Agentur arbeiten durfte .
Und ja , jetzt hatten wir die letzten Jahre weniger Kontakt , und mittlerweile sind wir beide wieder sehr stark im AI-Bereich tätig , und so ist der Kontakt wieder aufgeflammt , und wir haben ganz viele Parallelen entdeckt . Und , fabio , darum freue ich mich mega , dass du heute im Podcast bist .
Vielen Dank , dass du dir die Zeit nimmst für das Interview gleich Danke , Sophie . Merci vielmals . Ich freue mich natürlich auch , endlich auf dem Podcast zu sein und wieder ein paar neue Sachen mit dir anzugehen . Ich freue mich mega auf das Interview .
Danke . Bevor wir starten , möchte ich mich natürlich auch bei meinen Partnern bedanken Das ist FIA , das ist CMM360 und das ist Corporate Software . Und ja , vielen Dank , dass ihr den Podcast schon seit so vielen Jahren , Monaten , Wochen unterstützt . Und nun kommen wir zum Fabio .
Fabio , vielleicht kannst du ganz kurz noch sagen , was du eigentlich den ganzen Tag so machst , beziehungsweise was ist deine Rolle im Freihandlabor oder auch bei Peak Privacy ?
Genau , also das Freihandlabor als Agentur und Peak Privacy als AI-Startup gibt es ja schon länger .
Ich bin jetzt da in zwei Funktionen eigentlich tätig , also zum einen operativ schaffe ich ein Projekt mit , dann wieder mit AI programmieren , also auf LLM-Basis , aber hauptsächlich bin ich natürlich der Administration und im Account-Management tätig als Geschäftsführer von Freon Labor .
Genau das ist vielleicht noch zu erwähnen Du bist der Geschäftsführer und nicht der Assistenz des Unternehmens . Was mich bei dir damals schon in der Game Tour immer sehr beeindruckt hat , dass du wirklich eigentlich nicht einfach irgendwelche Blasen und Wolken und Bullshit-Buzzwords verkauft hast , sondern bevor du die Sachen verkauft hast , hast du sie wirklich selber genutzt .
Und eigentlich habe ich immer das Gefühl gehabt , du nutzt die ganzen Technologien selber noch viel krasser , als dass du überhaupt dann drüber redest oder sie verkaufst .
Und jetzt haben wir letztens schon mal wieder kurz geredet , was du irgendwie seit zwei Jahren selber mit AI machst , Und vielleicht kannst du einfach mal so kurz sagen , wie du AI wirklich im täglichen Arbeitsleben schon so total automatisch integriert hast Und ja , wie du das geschafft hast , wie du dahin gekommen bist und was es dir natürlich auch für Mehrwerte bringt .
Ich danke vielmals für das Kompliment . Das freut mich natürlich sehr . Es kommt natürlich wirklich ein bisschen davon her , dass ich halt selber begeisterungsfähig bin für Technologie und wie man Technologie einsetzt .
Das war für mich dann auch mich lebensverändernd mit den LLMs , wo ich schon vor über zwei Jahren angefangen habe mit Spazieren , und zwar habe ich mehr Spazieren und Umlaufen wollen und dabei eigentlich arbeiten können Und habe mir so eigentlich eine Routine entwickelt , die ich auch beim Laufen diktieren kann .
Die Diktate kommen dann automatisch in eine Transkribierungsroutine , werden dann über verschiedene Prompts automatisch ablaufen , sobald ich etwas in den Voice-Memos auf dem Handy gespeichert habe , und kommen dann in mein Notizprogramm Obsidian rein . Das hat jetzt mal Requirements , kundenmails und so weiter .
Da kann ich dann so einen sehr automatisierten Ablauf machen , ohne eigentlich jedes Pfeil einzeln zu verändern . So habe ich wirklich täglich meine Kilometer reinlaufen , was mir der gute Dual-Tag auch ein bisschen mehr nachdenken konnte mich mehr bewegen gleichzeitig . Also für mich ist das schon fast ein lebensverändernder Schritt , den man an Technologien ermöglicht hat .
Plus zusätzlich eigentlich als Nebeneffekt habe ich gemerkt , in vielen Fällen schreibt die LLM besser als ich . Ich bin ein Schreibtalent . Dort hätte es mir sehr viel helfen können , dass ich die LLM von einem schlechten Schreiber zu einem mittelmässigen Schreiber machen konnte , was ich dann gemerkt habe und im Alltag durchleben konnte .
Sehr interessant . Also ich glaube , mindestens drei , vier Vorteile . Also das erste Mal du bewegst dich mehr . das ist sicherlich gut , aber , wenn ich das richtig verstanden habe , du redest dann sozusagen mit deinem Handy .
Du nimmst dann auf deine Gedanken , und dann werden automatisch Prompts gestartet , die dann deine Gedanken je nachdem , sei das jetzt eine Kunden-E-Mail oder vielleicht ein neues Konzept oder vielleicht auch ein Mitarbeiterzeugnis wird dann sozusagen erstellt in deinen Notizen , richtig ?
Ja , genau Das kann man sich genauso vorstellen . Ich laufe umher , sehe ein bisschen doof aus , weil ich da so redend durch die Gegend rumspaziere , da gewöhnt man sich irgendwann dran . Und dann eigentlich die Transkribierung , die kommt dann automatisch in Prozesse und Workflows rein , wo man dann verschiedene Dinge daraus macht .
Also beispielsweise , wenn ich jetzt Requirements aufnehme für ein Feature , dann ist das , was ich diktiere , am liebsten einfach nicht so strukturiert . Das heisst , man muss zuerst noch strukturieren . Auch da hilft natürlich Telelams , die beispielsweise Tickets befassen , die ein bisschen umschreiben .
Gleichzeitig kommen dann auch Prompte in Einsatz , die das Ganze hinterfragen und mit ihnen auch wieder Fragen stellen , wo ich wieder darauf antworten kann , und so entsteht dann eigentlich beispielsweise das Requirement und eigentlich nur mit Audio .
Sehr spannend . Jetzt haben wir aber trotzdem , denke ich , wieder so ein bisschen die Kunst , diese Prompts . Die müssen ja erst mal erstellt werden , oder Das heisst , du musst dich irgendwann mal vielleicht sogar hingesetzt haben vielleicht ging das nicht im Laufen und überlegt haben , was definiere ich alles an Prompts ?
Also , dann hast du einen Prompt für die Requirements , dann hast du einen Prompt für allgemeine Notizen , dann hast du einen Prompt zum kritischen Hinterfragen , oder wie muss ich mir das vorstellen ?
Das ist genau so , also das Erstellen von den Prompts , das ist natürlich meine Erfahrung reingeeflossen . Das war eine sehr aufwendige Part .
Wie soll die Inhalt noch strukturiert werden , so dass es Sinn für mich macht , damit ich noch gut mit denen weiterarbeiten kann , damit ich die auch weitergeben kann , also copy-paste dann ins Projektmanagement-Tool , in ein E-Mail-Programm , das gut umschreiben kann , und da ist natürlich sehr viel Zeit reingegangen .
Also , da habe ich natürlich über Tage iteriert und bin eigentlich ständig daran , das zu optimieren , damit ich dann auch den Output bekomme , den ich brauche . Plus habe ich das ein bisschen auf mich abstimmen müssen . Was sage ich für Sachen überhaupt ?
Wie beschreibe ich die Welt , und wo habe ich vielleicht auch in meinen Gedanken wieder Lücken , die ich natürlich auch wieder mit einem Prompt automatisch füllen kann oder mir dann entsprechende reflektive Fragen präsentieren kann , die ich dann auch wieder die Antworten liefern kann und zu einem besseren Ergebnis komme .
Ja sehr interessant . Das ist das , was ich auch immer wieder merke wenn man diese Prompts definiert Man macht es sich selber muss man erst mal anfangen zu überlegen . Also , man reflektiert manchmal selber Themen , die man anders gar nicht so reflektiert hätte oder für sehr normal genommen hat .
Das Zweite , was ich jetzt gerade noch rausgehört habe wie wir das immer auch bei KI haben es ist natürlich ein Invest deiner Seite nötig gewesen , bevor du sozusagen den Return bekommst .
Also du hast nicht einfach nur , ach , ich laufe jetzt und ich starte die Sprachmemo , und sofort ist alles automatisiert , und ich habe abgenommen und gleichzeitig viel mehr Zeit , sondern es ist schon erst erstmal eine Anfangsinvestition , die sich aber , wie du selber sagst , bei dir schon ausgezahlt hat , oder Genau .
Also das hat sich dreimal ausgezahlt . Also eben wie gesagt , nicht nur , dass ich jetzt laufen kann und einfach das kritisieren oder Zeit einsparen , sondern halt wirklich auch bessere Arbeitsergebnisse machen kann . Also das ist wirklich so ein Gehen , und um schnelles Reflektieren zu ermöglichen . Aber das Promptschreiben ist tatsächlich Arbeit .
Man kann nicht einfach irgendetwas aus dem Internet copy-pasten . Das führt nicht zu den Ergebnissen , die man braucht , sondern es muss auf einen selber , es muss auch vielleicht auf den Kunden oder den Empfänger muss gut abgestimmt sein , sonst macht das das Ganze keinen Sinn . Also muss da die AI eigentlich und die LLM sich gut anleiten .
Ja , ich stelle mir das jetzt gerade vor , wenn das jetzt ein Teamleiter hört . Man könnte vielleicht sagen okay , es gibt so eine gewissen Ausgangsproms für das gesamte Team , aber dann kann jedes Teammitglied sich den Prompt nochmal selber anpassen , weil vielleicht redet der eine blumiger , der andere faktenbasierter , der andere ja so . Ja so .
Das könnte ich mir noch ganz gut vorstellen , dass man vielleicht langfristig aus vielen Best Practices auch gewisse Templates erarbeiten kann , die dann aber natürlich separat anpassen muss .
Das macht absolut Sinn , also wie wir das jetzt bei Peak Privacy im Chat implementiert haben . Wir haben dort pro User gewisse Pacts und Memories hinterlegt und auch einen Schreibstil , aber du hast natürlich firmenübergreifende Prompte , die dann immer eigentlich greifen .
Also das macht es eigentlich möglich da sind wir zweistufig erfahren , eigentlich zu schaffen , dass man es trotzdem für sich abstimmen kann , aber trotzdem vielleicht auch so eine Firmensprache eigentlich finden kann und implementieren . Aber das ist natürlich sehr ein guter Punkt .
Super . Und jetzt könnte man denken , wir haben es abgesprochen . Aber das haben wir nicht , weil die , die schon mal mit mir ein Podcast-Interview gemacht haben , wissen , ich spreche vorher wirklich nichts ab . Das ist immer nur ein sehr lockeres Gespräch , aber du hast jetzt schon so das Peak Privacy gerade nochmal erwähnt und gesagt , wie ihr es dann macht .
Jetzt werden sich ganz viele fragen was ist denn eigentlich Peak Privacy ? oder was kann das , was soll das ? Vielleicht kannst du mal so ganz grob sagen , was eigentlich Peak Privacy ist , und dann natürlich klar auch , wie man das jetzt für diese Zwecke nutzen kann .
Peak Privacy ist wirklich im Wesentlichen ein Open AI-Klon , wo man vollständig in der Schweiz betreibt und auf Datenschutz optimiert ist , gestartet . Inzwischen ist es ein Enterprise-KMU Chat-Lösung , ai-lösung , die wir jetzt bei Organisationen von mittlerer Grösse eigentlich am Einführen sind .
Wir haben dort einen Chat ähnlich wie man es durch Chat-GPT kennt , wo aber eigentlich für Witzer-Firmen sage ich jetzt einmal so bis 1000 Mitarbeiter eigentlich optimiert ist , haben einen Prozess dazu entwickelt , wie man das einführen kann .
Und wie gesagt , eben wir können garantieren , dass die Daten der Schweiz nicht verlaufen , und aber auch das ist ja wirklich , dass natürlich kein amerikanisches Konzern darauf Zugriff hat , und so können wir halt auch einen Chat anbieten , um eigentlich mit gutem Gewissen auch mit eikler Daten zu spielen .
Ja spannend . Also ich habe es selber auch schon im Einsatz gehabt , bin sehr beeindruckt . was ich noch sehr spannend auch dabei finde bei OpenAI können wir die Custom-GPTs nutzen . Viele wissen , das ist aktuell eines meiner Lieblingsthemen .
Ich finde , die können wahnsinnig viel , wenn man sich so ein Chat-GPT auf sich selber customisen kann für einen Anwendungsfall Bei euch heißen . die Konstrukteure sind aber im Grundsatz sehr ähnlich .
Das heißt , wir können auch die Custom-GPTs bzw Konstrukteure bei euch nutzen , oder Genau Das ist eines der Hauptkonzepte , die wir unseren Kunden zur Verfügung stellen , Dort die AI-Influencer , wie wir das nennen , in den Firmen , das Core-Team mit AI-Wissen , die haben Zugriff auf die Custom-GPTs , was bei uns Konstrukteur heisst .
Mit dem kann man eigentlich 80% von allen AI-Startups , die sich so umschwirren , kann man eigentlich mit denen nachbauen , wie die meisten AI-Lösungen , die man so findet im Netz . Das ist am Schluss eigene Daten , ein Prompt , und dann hat man das eigentlich und das bietet man eigentlich an zum selber bauen . Mit dem kann man beliebige Use Cases realisieren .
Wir haben dort eigentlich Kompetenz in der Firma nicht gehabt , um mit dem umzugehen .
Sehr wichtig . Das ist auch aktuell mein Learning . Man sieht schnell mal wieder ah , das wieder ein neues AI-Tool , ah da , ah da . Im ersten Moment denkt man immer oh , das brauche ich auch , das brauche ich auch . Das erste Problem ist klar ich kann nicht jeden Tag neue Lizenzen kaufen . Irgendwann reicht mein Budget nicht .
Zweitens meisten dieser Startups haben eine super coole Landingpage . Nach dem Lock-In-Bereich lässt das dann eher nach . Also damit will ich sagen , dass die technisch dann doch noch nicht so viel können .
Und es ist eigentlich genau , wie du sagst wenn man das Ganze mal hinterfragt , dann ist es häufig eigentlich ein Custom GPT oder ein Konstrukteur , den man sich eigentlich auch selber bauen könnte .
Ich finde es immer interessant zu sehen , was da so an Use Cases sind , weil manchmal kommt man vielleicht selber gar nicht so auf die Idee ah cool , krass , das könnte ich auch mal der AI machen . Oder ah cool , dafür könnte ich ja auch ein Prompt schreiben .
Aber ich glaube , wenn man diese ganzen AI-Startups , wie du sie gerade genannt hast , vielmals auch so ein bisschen als Inspiration sieht , was da so aus Amerika kommt , und das dann versucht , irgendwie selber vielleicht für sich selber nachzubauen , sinnvoll ja , ich hatte zum Beispiel gerade am Wochenende das Gespräch mit meinem Freund .
Der hat gesagt ja , sie müssen jetzt irgendwie 200 Follow-up-E-Mails erstellen . Sie haben bei jedem so eine persönliche Notiz , und ansonsten ja , müssen sie eigentlich für jeden das selber erstellen . Da habe ich gesagt super , das ist ein Fall für ein Custom GPT .
Sagst dem Custom GPT , welche Tonalität er hat , sagst ihm , er soll dich immer nach dieser Custom-Note fragen , und dann erstellt er dir 200 Follow-Up-Mails in deiner Tonalität , wie du es möchtest , und wenn er das nächste Woche nochmal machen muss , macht er das nochmal . Also sehr , sehr einfach anzuwenden finde ich , sobald man einen repetitiven Use-Case hat .
Ja , das ist natürlich genau so . Es geht dabei nicht um repetitiven Use Cases , die schnell vorankommen . Ein Beispiel ist eine Art Praxis , die sich der Big Privacy überlegt , um einzusetzen Beim Transkribieren und beim Schreiben von Berichten . Auch hier mit einem Custom GPT haben wir dort einen Workflow , der diverse Transkribierungsservice out of the box ersetzt .
Man kann Berichte schreiben , und weitere Use Cases kann man sich natürlich zuhauf überlegen . Man sagt das jetzt zum einen einfach nur zum Suchen von Daten . Bei Deep Privacy können wir beliebige Datenquellen anschliessen . Man sagt das jetzt als Shared Drive , das CRM-System und so weiter .
Dort hilft natürlich dann auch die AI beim Suchen von Daten , also rein beim Rausgesuchen von relevanten Daten , vielleicht die PDF-Files für Unternehmen , die da vielleicht noch nicht völlig digitalisiert sind und dort noch ein bisschen Nachhilfe brauchen .
Also , da hat es natürlich einen Haufen aus den Informationen , natürlich auch wieder Berichte und Zusammenfassungen an der Stelle . Was ist denn letztes Jahr überhaupt mit dem Kunden XYZ gelaufen ? Da kann man natürlich alle Rechnungen reinrühren , alle E-Mails reinrühren und bekommt die Informationen über .
Sehr spannend . Jetzt hast du gerade schon angesprochen , so von wegen Export-Import wo geht denn die Reise mit Peak Privacy hin ? Wir haben jetzt gesagt Konstrukteure , wir haben gesagt sicheres Chat-GPT , oder sagen wir nicht nur die Reise mit Peak Privacy . Wo siehst du die Reise mit AI und natürlich dann auch AI in deiner Firma ?
Kannst du da einen kleinen Ausblick geben ?
Was wir jetzt machen , ist , wir gehen vielmehr auch in die richtige Begleitung von Unternehmen . Wir haben eine technische Lösung . was mache ich dann jetzt mit dem , Wie kann ich schauen , dass das von meinen Mitarbeitern genutzt wird ? Was sind die Rangst , die wir vielleicht auch im Unternehmen haben ?
Dort haben wir jetzt einen Prozess entwickelt , wo man die Unternehmen begleitet über einen längeren Zeitpunkt , Auch zu einem Kostenpunkt , der sehr adaptiv ist , wo man wirklich versucht , die Unternehmen zu begleiten , indem man die Mitarbeiter enablen , Lösungen wie Peak Privacy oder Peak Privacy eigentlich zu brauchen , Schritt für Schritt Arbeitsabläufe darin abzubilden , wo es
halt auch sinnvoll ist , also herauszufinden , welche Arbeitsabläufe können überhaupt gut automatisiert werden , und wie machen wir . das ist eigentlich meistens der entscheidende Punkt . Technologisch muss ich sagen hey , da haben wir jetzt eine Lösung . Das ist Technik . nicht mehr der grosse Challenge , sondern der Challenge ist eigentlich wirklich wie setze ich es jetzt ein ?
Wir haben auch gemeinsam ein Roadmap mit unseren Kunden , wo wir schauen , was wollen wir eigentlich überhaupt in der Zukunft integrieren wollen , wo wir was reinbringen , So ein Outlook . sicher , wo wir natürlich sehr gespannt sind , sind Automatisationen , Also vielleicht eben halt auch mit Marketing Automatisationen .
Da sind wir noch Prototypen da und natürlich auch so eine Lösung wie Canvas von OpenAI , also wo man da zum Textschreiben auch ein bisschen einfacher kann brauchen . Das sind jetzt gerade so die zwei Features , die dann im nächsten Release werden rauskommen .
Das finde ich immer super . Wenn die Features schon vorher so öffentlich angekündigt werden , dann müssen sie auch kommen . Dann kann man auch richtig so ein paar Wochen nach Veröffentlichung der Podcastaufnahme nerven . Wo ist das Feature ? Finde ich super , fabio , danke .
Dann machen wir das .
Nein . Aber was ich gerne nochmal unterstreichen wollte , ist das Thema Schulungen . Ich erlebe das vielmals auch gerade so beim Thema Co-Pilot . So viele Unternehmen , die sowieso Microsoft haben , haben jetzt auch den Co-Piloten , und damit ist das Thema AI erstmal geklärt . Ja , wir haben jetzt alle den Co-Piloten , das ist super So .
Und dann fragt man mal nach ja , und was macht ihr jetzt ? Ja , die sind jetzt eigentlich schon beim nächsten Buzzword . Das Problem ist , der Co-Pilot wird gar nicht genutzt , und ich finde es eigentlich sehr sinnvoll , dass man auch mal sagt okay , jetzt mal stopp .
Wir müssen jetzt nicht ins Unendliche entwickeln Gestern habe ich gelesen , agnetic AI , das neue Buzzword , oder vielleicht auch die neue Technologie sondern wir müssen erst mal gucken , was haben wir denn jetzt alles , und wie können wir das eben sinnvoll nutzen und eben gerade wie du gesagt hast , die Mitarbeitenden befähigen ?
Von dem her finde ich das sehr , sehr interessant , dass ihr als Technologiefirma euch auch eben auf diese Soft-Komponente fokussiert .
Ja , also ich glaube , die Soft-Komponente , ich glaube , das ist die Hard-Komponente inzwischen , weil das ist natürlich wirklich auch der schwierige Punkt . Es gibt eben so einen Widerstand . Es ist nicht ganz einfach , dann eher ein Unternehmen reinzubringen und das Enablement eigentlich voranzutreiben .
Ich denke , das ist zentral , und wir haben jetzt eigentlich bei der neuesten Version sehr stark zusammengearbeitet mit dem Einführungsteam , also mit dem Team , das integriert wird mit Unternehmen . Wir haben auch unsere Lösung eigentlich so geschaut , dass sie Hand in Hand geht , also dass wir nicht zu viel Unterschied haben oder ein Problem haben .
Damit sage ich für die User , dass es möglichst einfach ist , aus einem Workshop rauszukommen und dann selber die Konstrukteure bauen können und dann möglichst schnell den Nehm und Wendt bekommen . Jetzt zum Stichwort Authentic . Ich bin natürlich schon ein riesen Fan , habe schon einige Lösungen damit umgesetzt .
Das ist eigentlich jetzt mal so ein mittelfristiges Ziel , dass wir Agenten eigentlich da in Peak Privacy reinbringen . Aber das ist ja nochmal so ein Vorausblick . Da kannst du gerne in ein , zwei Monaten nochmal fragen .
Ich wollte gerade sagen , ich glaube , wenn wir jetzt das Thema noch anfangen , dann verwirren wir die Zuhörer . Wir belassen es dabei . Wir nehmen das noch in die nächste Folge mit . Also hast du jetzt bei mir den Druck hochgesetzt .
Ich mache mir einen Reminder für zwei bis drei Monate und frage dich Und ich würde sagen , für heute war das ein super tolles Gespräch . Ich tolles Gespräch . Ich freue mich riesig , dass wir sowieso wieder enger im Austausch sind und heute Abend noch ein Bier trinken gehen .
Genau , die Rituale können leider nicht dabei sein , aber ich sage euch , es wird höchstwahrscheinlich alkoholfrei . Es ist Montag , aktuell noch Montagmorgen , nachher wird es Montagabend sein , also ein alkoholfreies Bier geben . Ansonsten danke ich dir vielmals für all die Insights . Du hast gleich sowieso noch das letzte Wort , kannst ja schon überlegen , was du sagen wirst .
Ich werde aber noch gerne meinen Partnern danken Corporate Software , cmm 360 und VIA und ich freue mich jetzt schon wieder auf die nächste Folge und wünsche allen einen tollen Tag . Gutes Feierabendbier , und Fabio , du hast die abschliessenden Worte .
Hey , vielen Dank , sophie . Fabio , du hast die abschliessenden Worte . Vielen Dank , sophie . Vielen Dank auch für die Chance , bei dir einen Podcast zu reden . Das freut mich auch sehr . Was die Zukunft bringt , das ist eine schnelle Entwicklung . Natürlich super , jetzt mit dir ein Bier trinken zu können .
Ich denke mich noch wundern , was du für Lehre hast , wo die Reise von AI weitergehen kann . Ich wünsche allen auch schöne Woche . Danke euch , tschüss miteinander .